知道什么已经证实，
也知道什么还没有。

一个以种子化蜂群模拟器为参考环境、可复现且可审计的多智能体 AI 实验室。它连接模拟、训练、配对种子评测、策略晋级、验证分发和决策证据。

不是。蜜蜂世界是一个容易理解的参考环境，用来研究多个只能看到局部信息的智能体怎样共享有限资源，并在各自行动时形成协作。

M14 是最新正式晋级策略；M15 是最新完成的受约束策略推荐工作流；M16 是支持显式 CPU、MPS 和 CUDA 执行的最新工程里程碑。

不是。它是开源研究与证据基础设施。本地服务器是研究接口，真实机器人或工业使用仍需领域仿真、集成、安全、网络防护与合规证据。

可以。模拟器、规则策略、基准和网页 Arena 只需 Python 3.10+。只有学习流水线才需要可选的 PyTorch 环境。

不需要。先体验 Arena 和配对种子比较；已晋级检查点可以单独下载和验证，无需重新训练。

不能。比赛或小型联赛适合演示与调试；正式鲁棒性结论需要预先声明门槛、隔离最终种子、足够回合和多个既定场景。

失败揭示可靠性边界，也防止只挑选有利结果。M10–M12 未通过既定门槛，它们被完整保留，并推动了 M14 的结构性改变。

它让策略面对相同地图、资源和天气，就像参加同一场考试，减少运气对比较结果的影响。

一旦查看过最终结果，这些种子就不再是未见过的考试。新研究必须分配全新的验证和最终范围，才能保留独立证据。

不是。它只证明文件字节与登记内容一致；适用性、性能、鲁棒性、来源与许可证需要其他证据。

范围明确的缺陷、安全、兼容性、安装、可复现性、文档和回归测试改进。新架构需先有具体问题、预算、全新种子和预声明门槛。

不能。可迁移的是评测与证据工作流，而不是蜂群策略。真实系统还需要动力学、传感器、通信、集成和安全验证。

先用于教育和能力建设，再把适配器式评测与晋级工具接入现有仿真器或策略来源。

如果所有候选都违反既定约束，明确拒绝比推荐一个相对最好但仍不合格的策略更安全、更易审计。

多个用户反复出现的高成本问题、自助使用、离开 BeeSim 后仍有价值、合作伙伴投入真实资源，以及评测时间、缺陷、审批或审计成本出现可衡量下降。